INTRODUZIONE¶
A tutti è noto il fenomeno della migrazione: le persone sono spinte per vari motivi a spostarsi tra Paesi, come ad esempio per lavoro, per amore o per necessità a causa di contesti di guerra, problemi climatici o politici. Il fenomeno di carattere sociale è studiato da numerosi sociologi e politologi; ne risulta che è molto controverso e sostenuto e/o criticato (a seconda dei punti di vista); in Italia è un argomento che suscita non poche polemiche, soprattutto a livello politico.
OBBIETTIVO: la seguente analisi ha come obbiettivo quello di evidenziare la presenza di fenomeni migratori verso il nostro Paese mettendone in luce i numeri, i motivi e le conseguenze che possono derivarne.
I DATI: la fonte dei dati è l'ISTAT, che si occupa, tramite una sezione dedicata (Immigrati.Stat), di raccogliere numeri a proposito del fenomeno nelle sue varie sfaccettature.
Il progetto si articola in due fasi:
- ANALISI, nel quale si raccolgono ed elaborano dati, dando un primo breve commento;
- REPORT, nel quale si sintetizza il risultato di analisi e si elabora un commento finale.
Per prima cosa importo le librerie
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib
ANALISI¶
In questa parte andremo ad analizzare i dati forniti dall'ISTAT mettendo in evidenza i punti salienti con dei brevi commenti (poi approfonditi nel report) e dei grafici. Partiremo dal numero delle persone straniere residenti in Italia, i motivi per i quali si trovano nel nostro Paese, i tassi di occupazione e disoccupazione, possibili aspetti positivi e negativi e le loro condizioni sociali.
- PUNTO 1: NUMERO MIGRANTI RESIDENTI IN ITALIA nei recenti anni (2017-2019)
QUANTI SONO? SONO IN AUMENTO?
Per prima cosa importo il dataframe della popolazione straniera residente in italia suddivisa per anni (2017, 2018, 2019), sesso e regione. Si utilizzano gli ultimi tre anni resi disponibili dall'ISTAT per semplicità e come punto di riferimento.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
residenti_totale = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/stranieri_residenti.csv", usecols=['Territorio', 'Tipo di indicatore demografico', 'Sesso', 'Seleziona periodo', 'Value'])
residenti_totale.isnull().any() #non sono presenti valori nulli
Visualizzo la tabella dei residenti rinominando le colonne per semplicità.
residenti_totale = residenti_totale.rename(columns= {'Tipo di indicatore demografico' : 'index', 'Seleziona periodo' : 'periodo', 'Value':'valore'})
residenti_totale.head()
Successivamente seleziono le righe contentente il numero totale di popolazione residente al 31 dicembre e creo un dataframe per ogni anno.
residenti = residenti_totale.loc[(residenti_totale['index']== 'popolazione straniera al 31 dicembre')]
residenti = residenti.loc[(residenti['Territorio'] == 'Italia')]
residenti = residenti.loc[(residenti['Sesso']== 'totale')]
residenti
residenti_2017 = residenti.iloc[0:1]
residenti_2017.head()
residenti_2018 = residenti.iloc[1:-1]
residenti_2018.head()
residenti_2019 = residenti.iloc[2:]
residenti_2019.head()
Si registra una variazione di persone straniere residenti in Italia dal 2017 al 2019. Nel 2017 la popolazione straniera residente era pari a 5144440, nel 2018 era 5255503 e nel 2019 era 5306548. Il numero è in leggero aumento ma non in modo significativo.¶
Quanto sono aumentati?
(5306548-5144440)/5144440
L'aumento che si registra dal 2017 al 2019 è pari al 3.15%¶
- PUNTO 2: DA DOVE GIUNGONO E PER QUALI MOTIVI LE PERSONE MIGRANO IN ITALIA (esempio 2018)
L'ISTAT fornisce annualmente i dati sui permessi di soggiorno; viene utilizzato il dataframe del 2018 come esempio più recente. Il permesso di soggiorno è utile in quanto mi consente di estrapolare i motivi per i quali i richiedenti si trovano in Italia e da dove provengono.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
permesso_sogg = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/permesso_soggiorno.csv", usecols=['Sesso','Principali Paesi di cittadinanza', 'Motivo del permesso', 'Seleziona periodo', 'Value'])
permesso_sogg.isnull().any() #non sono presenti valori nulli
Visualizzo il dataframe rinominando per comodità le variabili.
permesso_sogg = permesso_sogg.rename(columns= {'Principali Paesi di cittadinanza' : 'paese_cittadinanza', 'Motivo del permesso' : 'motivo_permesso', 'Value' : 'valore'})
permesso_sogg.head()
Con la funzione pivot_table() creo una tabella coerente e ordinata nel quale visualizzo i valori per tipologia di permesso e suddivisi per provenienza geografica (seleziono solo i Paesi con un numero significativo).
permesso_sogg1 = permesso_sogg.loc[(permesso_sogg['paese_cittadinanza']=='Albania')| (permesso_sogg['paese_cittadinanza']=='Bangladesh')| (permesso_sogg['paese_cittadinanza']=='Cina')| (permesso_sogg['paese_cittadinanza']=='India')|(permesso_sogg['paese_cittadinanza']=='Marocco')| (permesso_sogg['paese_cittadinanza']=='Nigeria')| (permesso_sogg['paese_cittadinanza']=='Pakistan')]
permesso_sogg2 = permesso_sogg1.pivot_table(values='valore', index='paese_cittadinanza', columns='motivo_permesso')
permesso_sogg2
Visualizzeremo ora una choropleth map, ossia una mappa interattiva che colora le regioni/stati a seconda di ciò che viene richiesto. La scelta del grafico è basata sulla semplicità dell'interpretazione del risultato. Iniziamo con l'importare i pacchetti necessari e i dataset necessari.
Il procedimento per installare il pacchetto principale, geopandas, pacchetto necessario per le choropleth maps, è complesso. Ecco i passaggi da effettuare sul prompt comandi del proprio PC.
- Per prima cosa bisogna creare un nuovo "ambiente" (o meglio in inglese environment) => conda create –n geopandas_env
- Poi bisogna attivarlo => conda activate geopandas_env
- Aggiungere il canale "conda-forge" e renderlo canale prioritario (per evitare conflitti) => conda config — env — add channels conda-forge e poi conda config — env — set channel_priority strict
- Installare ora geopandas (richiede un po' di tempo) => conda install geopandas
- Controllare se è possibile importare il pacchetto su Python (altrimenti si devono riniziare i passaggi da capo) => Python e poi Import geopandas, infine fare exit()
- Se tutto va a buon fine, creare un ambiente su jupyter => python -m ipykernel install — name geopandas_env (se non lo trovasse conda install ipykernel
import geopandas as gpd #importo i pacchetti necessari
import matplotlib.pyplot as plt
import folium
import branca
import os
import json
import requests
from folium.features import GeoJson, GeoJsonTooltip, GeoJsonPopup, LatLngPopup #importo altri importanti pacchetti
stati_permesso = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/organizzazioni e società/stati_permesso.csv", sep=";") #importo il mio dataset
world_countries = gpd.read_file( #aprire il file territoriale
'countries.geojson',
driver='GeoJSON')
Per visualizzare la mappa effettuo un merge (ossia un'unione) tra i due dataset, quello territoriale e quello contenente le informazioni necessarie.
countries_gpd= pd.merge(world_countries, stati_permesso, right_on="PAESE", left_on="ADMIN").drop('PAESE', axis=1)
Ora impostiamo nello specifico la mappa, con i popup, tooltip.
geoprova = folium.Map(location=[40, 12], tiles= "OpenStreetMap", zoom_start=2) #imposto la mappa
popup = GeoJsonPopup( #Definisco i popup con i campi che ho nel geojson
fields=["ADMIN", "VALORE"],
aliases=["PAESE", "N° PERMESSI:"],
localize=True,
labels=True,
)
tooltip = GeoJsonTooltip( #Definisco i tooltip con i campi che ho nel geojson
fields=["ADMIN", "VALORE"],
aliases=["PAESE", " N° PERMESSI:"],
localize=True,
sticky=False,
labels=True,
style="""
background-color: #F0EFEF;
border: 2px solid black;
border-radius: 3px;
box-shadow: 3px;
""",
max_width=800,)
Utilizzo la funzione folium per mettere in relazione i Paesi di origine ed il numero di persone provenineti da quei Paesi.
g = folium.Choropleth(
geo_data=countries_gpd.to_json(),
name='choropleth',
data=countries_gpd,
columns=['ADMIN', 'VALORE'],
key_on='feature.properties.ADMIN',
fill_color='Spectral',
fill_opacity=0.7,
line_opacity=0.2,
legend_name='Permessi di soggiorno'
).add_to(geoprova)
g.geojson.add_child(tooltip)
g.geojson.add_child(popup)
folium.TileLayer('stamentoner').add_to(geoprova)
Visualizziamo la mappa.
geoprova
Dal grafico è possibile constatare come siano numerosi i Paesi dal quale provengano gli stranieri. I Paesi dai quali principalmente prevongono sono: Albania, Bangladesh, Cina, India, Marocco, Nigeria e Pakistan.¶
Per entrare nel merito visualizziamo graficamente la distribuzione secondo il motivo. Il grafico scelto è un bar chart in posizione orizzontale in primo luogo perché la variabile 'motivo' è categoriale, in secondo luogo grazie ad esso è possibile osservare facilmente le differenze tra le diverse modalità.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,7))
sns.set_style(style="darkgrid")
sns.color_palette("husl", 9)
sns.barplot(data=permesso_sogg, x='valore', y='motivo_permesso', orient='h', ax=ax)
I motivi principali sono appunto la famgilia e asilo, richiesta asilo e motivi umanitari. Nel primo caso rientrano le casistiche di soggetti aventi parenti nel nostro territorio; nel secondo caso rientrano persone provenienti da Paesi con probabili difficoltà politiche e di stabilità, ove i soggetti non godono di ampi diritti umani.¶
In questa analisi non spiccano le motivazioni di carattere economico, quindi migrazioni per il lavoro. Me ne occupo nel prossimo punto.
- PUNTO 3: OCCUPAZIONE, DISOCCUPAZIONE E TIPOLOGIA DI ATTIVITA' DEGLI STRANIERI IN ITALIA
CHE PERCENTUALE C'E' DI OCCUPAZIONE? E DI DISOCCUPAZIONE? IN CHE COSA SONO GENERALMENTE OCCUPATI?
1) OCCUPAZIONE: analizziamo i tassi di occupazione del 2019 (sono quelli proposti) della popolazione straniera in Italia con suddivsione nel territorio e secondo il titolo di studio.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
occupati = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/tasso_occup.csv", usecols=['Sesso', 'Territorio', 'Cittadinanza', 'Titolo di studio', 'Seleziona periodo', 'Value'])
occupati.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Rinominiamo le variabili per comodità.
occupati = occupati.rename(columns= {'Titolo di studio' : 'titolo_di_studio', 'Seleziona periodo' : 'periodo', 'Value' : 'valore'})
occupati.head()
Estrapoliamo dalla tabella solo i dati complessivi del 2019, attraverso l'indicizzazione secondo il periodo e una maschera.
occupati.set_index('periodo')
occupati_2019 = occupati.loc[(occupati['periodo']=='2019') & (occupati['Sesso']=='totale')]
occupati_2019.head()
Raggruppando secondo il titolo di studio vediamo la percentuale media di occupazione degli stranieri in Italia.
occupati1 = occupati.groupby('titolo_di_studio')
occupati1.mean()
Come possiamo notare dal risultato il tasso di occupazione è più alto per quei soggetti che hanno conseguito una laurea e/o un post-laurea pari al 66.53%, ma non di molto si discosta la percentuale di occupati dopo il diploma pari a 64.78%. Logicamente più bassa è la percentuale di coloro che non hanno nessun titolo di studio o hanno la licenza di scuola elementare, pari al 51.78%.¶
Nel complesso possiamo affermare che il tasso di occupazione è abbastanza alto tra la popolazione straniera (circa 6 persone su 10). Sicuramente si deve sottolineare il fatto che molti soggetti in difficoltà accettano anche lavori nell'economia sommersa, che quindi non compaiono in queste statistiche.¶
Sorge spontaneo però domandarsi quanti stranieri abbiano la possibilità di proseguire gli studi, sia in termini economici che di tempo. Analizziamo il numero di soggetti stranieri iscritti all'università.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
universita = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/stranieri_uni.csv", usecols=['AnnoA', 'AteneoNOME', 'CorsoTIPO', 'Continente', 'CittadinanzaNOME', 'Isc_S'])
universita.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Organizzo il dataframe con nomi di colonne più conformi e semplici.
universita = universita.rename(columns= {'AnnoA' : 'anno', 'AteneoNOME' : 'ateneo', 'CorsoTIPO' : 'tipo_corso', 'CittadinanzaNOME' : 'cittadinanza', 'Isc_S': 'valore'})
universita.head()
Raggruppo la tabella secondo il tipo di corso e visualizzo il risultato.
universita1 = universita.groupby('tipo_corso')
universita1.sum()
I numeri a livello nazionale non sono altissimi, ma nemmeno non significativi. In Italia l'università è per molte persone un investimento troppo elevato economicamente, quindi in primis le persone straniere potrebbero incontrare questo grande ostacolo. Ritornando alle percentuali di occupazione, si verifica il c.d. effetto selezione per cui gli stranieri che riescono a superare l'ostacolo hanno garantito un buon livello occupazionale.¶
2) DISOCCUPAZIONE: visioniamo i tassi di disocupazione analogamente al punto precedente.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
disoccupati = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/tasso_disoccup.csv", usecols=['Sesso', 'Titolo di studio', 'Cittadinanza', 'Seleziona periodo', 'Value'])
disoccupati.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Proseguiamo con l'analisi dei tassi e per prima cosa modifichiamo il nome delle variabili.
disoccupati = disoccupati.rename(columns= {'Titolo di studio' : 'titolo_di_studio', 'Seleziona periodo' : 'periodo', 'Value' : 'valore'})
disoccupati.head()
Raggruppiamo i dati per il titolo di studio e visualizziamo la percentuale media di disoccupati.
disoccupati1= disoccupati.groupby('titolo_di_studio')
disoccupati1.mean()
I tassi di disoccupazione sono generalmente molto bassi, il 10% per i laureati ed il 15% anche per i soggetti senza titolo di studio o con la licenza di scuola elementare sono disoccupati. Da questi risultati si può desumere il fatto che gli stranieri nel nostro Paese facciano parte della forza lavoro e che una piccola parte di essi non lavorano. Anche per questi dati si può riflettere sul fatto che parte dei soggetti risultati disoccupati possano fare parte dell'economia sommersa.¶
Non ci siamo però occupati della tipologia di attività che quest'ultimi svolgono, molto utili ai fini dell'analisi.
3) TIPOLOGIA DI ATTIVITA' SVOLTA: analizziamo che attività svolgono gli stranieri in Italia.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
tipo_occup = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/occupaz_str.csv", usecols=['Territorio', 'Sesso', 'Professione 2011', 'Seleziona periodo', 'Value'])
tipo_occup.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Rinominiamo per semplicità le variabili.
tipo_occup = tipo_occup.rename(columns={'Professione 2011' : 'Professione', 'Seleziona periodo': 'periodo', 'Value' : 'valore'})
tipo_occup.head()
Sarebbe interessante andare a vedere come le diverse professioni si distribuiscono sul territorio italiano.
tipo_occup1 = tipo_occup.pivot_table(values='valore', index='Territorio', columns='Professione')
tipo_occup1
Come si denota dai dati, la maggior parte della forza lavoro straniera si concentra al Nord e nel Centro, dove le opportunità di lavoro appaiono maggiori. La distribuzione delle professioni invece sottolinea come la maggioranza di questi soggetti sia personale non qualificato, svolga l'operaio o l'artigiano o si occupi di servizi e commercio. Una bassisima percentuale è invece personale altamente qualificato, per le ragioni che abbiamo analizzato prima.¶
Suddividiamo i soggetti occupati per le diverse categorie di professione che svolgono.
tipo_occup2 = pd.DataFrame(tipo_occup, columns={'Professione', 'valore'})
tipo_occup3 = tipo_occup2.groupby('Professione').sum().drop('totale')
tipo_occup3
Voglio visualizzare il risultato con un grafico a torta, semplice ed intuitivo da interpretare. Per prima cosa costruisco le percentuali dei soggetti suddivisi per le professioni (divido per il totale e poi moltiplico per 100).
percentuale = (tipo_occup3['valore']/42299.929)*100
percentuale
grafico = percentuale.plot.pie(y='valore', figsize=(15, 7), autopct='%1.1f%%', shadow=True, fontsize=14)
Il fenomeno sociale porta quindi a delle conseguenze, sia positive che negative. Analizziamole.
- PUNTO 4: POSSIBILI ASPETTI NEGATIVI?
La DELINQUENZA può essere considerata come uno dei principali aspetti negativi; questo avviene per il pensiero comune secondo cui gli stranieri, non trovando lavoro, sono costretti a delinquere per sopravvivere. (Ma non è così). Prendo in considerazione gli stranieri che hanno commesso delitti e/o delinquenze sul territorio italiano.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
delinquenza = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/delinquenza.csv", usecols=['TIPO_DATO35', 'Tipo di delitto', 'Cittadinanza', 'Seleziona periodo', 'Value'])
delinquenza.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Rinomino per semplicità le colonne e seleziono le righe contenenti i dati delle persone che hanno commesso violenze, delitti o delinquenze.
delinquenza = delinquenza.rename(columns={'TIPO_DATO35' : 'posizione_sogg', 'Tipo di delitto': 'tipo_delitto', 'Seleziona periodo' : 'periodo', 'Value' : 'valore'})
delinquenza = delinquenza.loc[delinquenza['posizione_sogg'] == 'OFFEND']
delinquenza.head()
Che tipologie di azioni commettono?
delinquenza1 = delinquenza.pivot_table(values='valore', index='posizione_sogg', columns='tipo_delitto')
delinquenza1
Gli illeciti compiuti dagli stranieri in Italia sono di vario tipo, vanno dall'associazione per deliquere allo stalking. Uno dei dati maggiori e più rilevanti è a proposito delle truffe e frodi informatiche.¶
Sono in numero significativo?
delinquenza['valore'].count()
Sul totale dei residenti 2018, in che percentuale sono?
(delinquenza['valore'].count()/residenti_2018['valore'])*100
Tuttavia, il numero di illeciti compiuti nell'anno analizzato (è proposto il 2018) sono minori di 1000, sono un numero non statisticamente significativo a mio parere. Inoltre, in proporzione ai residenti del 2018 sono solo il 0.017%¶
- PUNTO 5: POSSIBILI ASPETTI POSITIVI?
L'ALTA FECONDITA' è uno dei possibili e condivisi aspetti positivi che l'immigrazione in Italia consente. Analizziamo i tassi totali di fecondità delle donne straniere.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
fecondita = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/fecondita.csv", usecols=['Territorio', 'Tipo dato', 'Cittadinanza', 'Seleziona periodo', 'Value'])
fecondita.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Rinominiamo le variabili e selezioniamo il tasso di fecondita totale, escludendo casistiche più specifiche per comodità e maggiore chiarezza.
fecondita = fecondita.rename(columns={'Tipo dato' : 'tipo_dato', 'Seleziona periodo' : 'periodo', 'Value' : 'valore'})
fecondita = fecondita.loc[fecondita['tipo_dato']== 'tasso di fecondità totale']
fecondita
Visualizziamo in modo più chiaro qual è il tasso di fecondità delle donne straniere (in media).
fecondita.pivot_table(values='valore', index='tipo_dato', columns='Cittadinanza')
Il tasso di fecondità medio delle donne straniere in Italia è pari a 1.93 figli per donna quindi quasi due figli per donna. Citando sempre l'ISTAT il tasso di fecondità italiano invece ammonta a 1.29 figli per donna, uno dei valori più bassi di tutta Europa. Come sappiamo, il problema dell'invecchiamento demografico riguarda soprattutto anche l'Italia e l'innalzamento di questo tasso potrebbe contrastare questo fenomeno.¶
- PUNTO 6: IN CHE CONDIZIONI VIVONO I MIGRANTI IN ITALIA?
1) Si parla spesso di DISCRIMINAZIONI dei quali i soggetti oggetto di questa analisi sono spesso succubi. Analizziamo le tipologie di discriminazioni subite e in che contesto avvengono.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
discriminazioni = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/discriminazioni.csv", usecols=['Cittadinanza', 'Discriminazione', 'Value'])
discriminazioni.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Rinominanimo le variabili.
discriminazioni = discriminazioni.rename(columns={'Value' : 'valore'})
discriminazioni.head()
Raggruppiamo secondo il Paese di cittadinanza e facciamo la somma dei valori. Quanti stranieri hanno subito discriminazioni?
discriminazioni1 = discriminazioni.groupby('Cittadinanza')
discriminazioni1.sum()
Appare evidente dalla tabella precedente l'ingente numero di persone vittime di discriminazioni. Ma in che contesti avvengono?
discriminazioni2 = discriminazioni.groupby('Discriminazione')
discriminazioni2.sum()
Le discriminazioni subite si riportano spesso sul posto di lavoro (1024622) e nella ricerca di quest'utltimo (631805.4). Non mancano discriminazioni a scuola, durante il percorso degli studi (154006.5) e nei locali e uffici pubblici (594658). Questi sono solo alcuni esempi semplificativi di situazioni che avvengono tutti i giorni vicino a noi.¶
Vediamo le tipologie di discriminazioni dove sono state incontrate graficamente tramite un pointplot. Il grafico è utile per denotare gli ambiti nei quali le discriminazioni sono più frequenti.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,7))
sns.pointplot(data=discriminazioni, x='valore', y='Discriminazione', ax=ax)
2) Molte persone venute in ricerca di felicità e stabilità si trovano però in condizioni di POVERTA'. Analizziamo il dataframe relativo alle famiglie in condizioni di povertà assoluta. Per povertà assoluta intendiamo quelle famiglie che stentano a sopravvivere ed a mantenere uno standard di vita minimamente accettabile.
TRATTAMENTO DEI VALORI NULLI: CI SONO? COME LI GESTISCO?
poverta = pd.read_csv(r"C:/Users/Utente/Desktop/DATI_PROGETTO/stranieri/poverta.csv", usecols=['Territorio', 'TIPO_DATO8', 'Seleziona periodo', 'Value'])
poverta.isnull().any() #non ci sono valori nulli
Rinominiamo le variabili e selezioniamo le righe contenenti il dato di famiglie in povertà assoluta.
poverta = poverta.rename(columns={'TIPO_DATO8' : 'tipo_dato', 'Seleziona periodo' : 'periodo', 'Value' : 'valore'})
poverta = poverta.loc[poverta['tipo_dato']== 'FAM_POVASS']
poverta
Mediamente qual è il tasso di povertà assoluta familiare?
np.mean(poverta['valore'])
Il tasso di povertà assoluta familiare, nelle famiglie con persone straniere, è pari al 35.7%, ossia circa 4 persone su 10. Il numero non è molto alto ma è comunque significativo e questi soggetti, i più fragili, andrebbero più tutelati dallo Stato.¶
REPORT¶
In questa sezione effetuerò un report, un ricapitolo sintetico e significativo, a proposito dell'analisi appena eseguita.
PUNTO 1 - FLUSSO DI MIGRAZIONI: QUANTI SONO? SONO IN AUMENTO?¶
- Per prima cosa prendiamo in analisi dal database ISTAT concernente il numero di migranti in Italia. Il flusso di migrazioni è in indubbio aumento negli ultimi anni (dal 2017 al 2019). I numeri sono in aumento, ma non in modo molto significativo, si passa da 5144440 del 2017 a 5306548 del 2019.
L'aumento dal 2017 al 2019 è pari a:
(5306548-5144440)/5144440
In sostanza, l'aumento in percentuale di migranti nel nostro Paese dal 2017 al 2019 è pari al 3.15 %. Questo aumento non decisamente significativo è dovuto alle misure che erano state prese in quegli anni per fronteggiare questo problema, ossia una limitazione degli sbarchi e l'eliminazione di determinati permessi di soggiorno.
PUNTO 2 - LUOGO DI PROVENIENZA E MOTIVAZIONI¶
- Analizzando la tabella riguardante i permessi di soggiorno del 2018 in Italia, a titolo esemplificativo, si denotano numerosi Paesi dai quali i migranti provengono. L'Italia è un Paese molto ambito per svariati motivi, il più rilevante è il fatto che sia una democrazia e si godono dei principali diritti umani. I più significativi sono: Albania, Bangladesh, Cina, India, Nigeria, Marocco e Pakistan. Il Paese con il maggior numero di migranti è l'Albania.
geoprova
- I motivi per i quali i migranti si recano nel nostro Paese sono numerosi, vengono ricondotti però a le seguenti ragioni: lavoro, famiglia, studio, asilo, richiesta di asilo e motivi umanitari, residenza elettiva, religione e salute. Il motivo che sembra più rilevante è la famiglia, seguito dall'asilo, richiesta di asilo e per motivi umanitari. Il principale motivo (famiglia) è dovuto ai matrimoni, così come padri/madri di famiglia che lavorano all'estero. Inoltre, un'ulteriore ragione risiede nel fatto che nei Paesi prima elencati i diritti umani e le condizioni socio-economiche non sono delle migliori: le persone si spostano per ricercare una migliore situazione personale.
Analizzando graficamente con il bar chart questi risultati vengono messi in luce.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,7))
sns.set_style(style="darkgrid")
sns.color_palette("husl", 9)
sns.barplot(data=permesso_sogg, x='valore', y='motivo_permesso', orient='h', ax=ax)
PUNTO 3 - OCCUPAZIONE, DISOCCUPAZIONE E TIPOLOGIA DI ATTIVITA' SVOLTA¶
- Sempre partendo dalle tabelle ISTAT i tassi di occupazione del 2019 (a titolo esemplificativo) delle persone migrate in Italia sono nel complesso significativi: di media il 66.53% dei laureati è occupato; la percentuale di occupati dopo il diploma è pari al 64.78%. Risulta più bassa è la percentuale di coloro che non hanno nessun titolo di studio o hanno la licenza di scuola elementare, pari al 51.78%. Visualizziamo le percentuali nella tabella seguente.
occupati1 = occupati.groupby('titolo_di_studio')
occupati1.mean()
Questo risultato mette in luce come le popolazioni che migrano in Italia lavorano, sono circa 6 persone su 10. In questi dati, come nella maggior parte di essi in generale, non si tiene conto dei lavori part-time e ovviamente dell'economia sommersa (es. lavoro in nero): si parla di FTE, ossia FULL-TIME-EQUIVALENCY. In generale, quindi, si può dire che i migranti siano parte della forza lavoro attiva del Paese.
- Inoltre, è utile sottolineare che le persone emigrate che riescono a seguire un percorso di studi oltre a quello previsto obbligatoriamente, è un numero molto esiguo. Lo si può denotare dai numeri della tabella seguente.
universita1 = universita.groupby('tipo_corso')
universita1.sum()
Il problema sta nel c.d. effetto selezione, ossia l'esistenza di una barriera iniziale di accesso che non consente a coloro che hanno problemi economici di iscriversi all'università e di conseguenza coloro che superano l'ostacolo iniziale hanno un buon risultato occupazionale. Molte sono le migliorie effettuate dalle università italiane in questo senso, come l'abbassamento delle tasse e, più in generale, mezzi di trasporto più coordinati e accessibili; tuttavia non risultano sufficienti.
- Il tasso di disoccupazione delle persone migrate in Italia sono nel complesso abbastanza bassi: i laureati sono solo al 10% disoccupati, se con il diploma il 13%. Le persone senza un titolo di studio pari al 15%, percentuale logicamente più alta. Visioniamo questi dati nella seguente tabella.
disoccupati1= disoccupati.groupby('titolo_di_studio')
disoccupati1.mean()
La disoccupazione è bassa, solo uno straniero su 10 non svolge alcuna attività lavorativa. Anche in questi dati va considerato l'ingente numero di persone occupate nell'economia sommersa e nel lavoro part-time (vedi tassi di occupazione).
- Le tipologie di professioni che gli stranieri svolgono in Italia sono, proprio come è creduto nel pensiero comune, le attività che gli italiani non svolgerebbero. Questo non avviene per una sorta di classificazione tra le professioni, bensì, secondo la teoria della relative risk adversion: il lavoro rappresenta il risultato dell'investimento scolastico dei soggetti (ed i soggetti tenderanno a ricercare una posizione sociale migliore di propri genitori). Come possiamo notare dal grafico a torta, la maggior parte delle persone sono occupate in professioni non qualificate oppure nella classe operaia/artigiana. Solo il 7.7% svolge attività qualificate e tecniche.
grafico = percentuale.plot.pie(y='valore', figsize=(15, 7), autopct='%1.1f%%', shadow=True, fontsize=14)
PUNTO 4 - POSSIBILI ASPETTI NEGATIVI E POSITIVI¶
- Il possibile aspetto negativo è la delinquenza. Gravi condizioni di indigenza e insicurezza sociale possono portare i soggetti a dover esercitare attività illecite, come spaccio o appunto delinquenza. Analizzando però i dati, la percentuale di illeciti compiuti dalla popolazione migrante in Italia (sul totale dei residenti) è veramente bassa, quasi inesistente.
(delinquenza['valore'].count()/residenti_2018['valore'])*100
La percentuale risultante è pari allo 0.017%, un valore molto basso, significa che meno di una persona su dieci ha commesso delinquenze (quasi zero).
- Il possibile aspetto positivo è la fecondità. In Italia, come in molti altri Paesi del mondo, come Germania e Giappone, il tasso di fecondità è molto basso, uno dei più bassi di tutto il mondo. Analizzando i dati emerge come il tasso di fecondità sia decisamente superiore nelle donne emigrate in Italia, rispetto alle autoctone. Ecco il dato medio.
fecondita.pivot_table(values='valore', index='tipo_dato', columns='Cittadinanza')
Risulta un tasso pari a 1.92 figli per donna, il dato italiano invece è di 1.2 figli per donna (quasi la metà). La differenza di media risiede nelle diversità culturali e lavorative delle donne: da un lato le donne italiane, più o meno attive nel mondo del lavoro, raggiungono l'indipendenza economica molto tardi e non hanno, per fortuna, più alcun dovere morale nel dover necessariamente procreare; dall'altro lato le donne straniere (ma si dovrebbe analizzare Paese per Paese) hanno con più frequenza figli, nonostante condizioni economiche poco favorevoli. Questo è un dato positivo per il nostro Paese perché potrebbe migliorare i nostri dati demografici.
PUNTO 5 - LE CONDIZIONI DEI MIGRANTI IN ITALIA: discriminazioni e povertà¶
- Le condizioni nelle quali vivono i migranti in Italia non sono delle migliori: sono vittime in tanti casi di discriminazioni e vivono spesso in condizioni di indigenza diffusa. Il primo grafico riporta i luoghi nei quali i migranti sono state vittime di discriminazioni: perlopiù ciò avviene sul posto di lavoro e nella ricerca di quest'ultimo, ma anche in luoghi e uffici pubblici.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,7))
sns.pointplot(data=discriminazioni, x='valore', y='Discriminazione', ax=ax)
Inoltre, i dati ISTAT mettono in luce come le famiglie con componenti di origine straniera siano spesso in condizioni di povertà assoluta. Si intendono famiglie che a malapena riescono a soddisfare i propri bisogni primari. In seguito il dato medio:
np.mean(poverta['valore'])
Il 35.7% delle famiglie staniere si trovano in condizioni di povertà assoluta. Il dato non è eccessivo e nonostante l'alto il tasso di occupazione, i soggetti posseggono spesso basse qualifiche corrispondenti a professioni perlopiù manuali, quindi salari conseguentemente bassi. Ciò non giustifica in alcun modo questo dato, gli individui più fragili dovrebbero ricevere un sostegno significativo da parte dello Stato.
- CONCLUSIONI FINALI
Come ho spiegato inizialmente l'obbiettivo della analisi è evidenziare la presenza della migrazione nel nostro Paese mettendo in luce i numeri, i motivi e le conseguenze che possono derivarne.
Ogni anno si contano più o meno di 5 milioni di migranti provenienti da tutto il mondo, un trend in aumento ma perlopiù stabile tra un anno e l'altro. I motivi per i quali questi soggetti migrano sono di tipo familiare, lavorativo o per richiedere asilo e protezione umanitaria. I migranti sono parte integrante della forza lavoro italiana: parliamo di più del 60% occupato, non contando l'ingente numero di persone impiegate nell'economia sommersa. Pochi invece sono i disoccupati, pari al 10-15% del totale. Essi svolgono, proprio come è comunemente condiviso, quei lavori che gli italiani spesso non sarebbero disposti a svolgere; è un meccanismo che non ha a che fare con nessuna "classificazione" lavorativa, piuttosto ha a che vedere con la teoria della relative risk adversion, secondo cui un soggetto che ha investito in istruzione si aspetta un ritorno di quest'ultimo in termini lavorativi. Sono occupati quindi in lavori non qualificati, fanno parte della classe operaia o dell'artigianato e molto poco spesso in attività prestigiose e qualificate. Come tutte le cose, anche la migrazione porta con sé pro e contro: tra i contro troviamo la delinquenza, che secondo alcuni potrebbero esercitare, ma che molti dati smentiscono (o perlomeno non sono così rilevanti statisticamente); tra i pro troviamo l'alta fecondità, pari a quasi 2 figli per donna, che contrasterebbe l'invecchiamento della popolazione italiana. Riguardo la loro inclusione nel Paese che li ospita, molte sono le perplessità in questo campo. Sono spesso vittime di discriminazioni nel mondo del lavoro e non solo, anche a scuola e nei luoghi pubblici. Inoltre, una parte di loro si trova in gravi condizioni economiche.